Um diagrama didático sobre o paradigma que estuda a produção e a avaliação de artefatos úteis para resolver problemas organizacionais relevantes, articulando rigor científico e relevância prática.
DSR é um paradigma de pesquisa orientado à resolução de problemas, no qual o pesquisador produz e avalia artefatos cuja utilidade contribui simultaneamente para a prática organizacional e para a base de conhecimento científico.
A fundação epistemológica da DSR remonta a Herbert Simon (1996; 1ª ed. 1969). Em The Sciences of the Artificial, Simon distingue ciências naturais (que descrevem o que é) das ciências do artificial (que prescrevem o que deveria ser). Esta distinção sustenta a posição da DSR como ciência prescritiva: o objeto de estudo não é um fenômeno preexistente, mas um artefato deliberadamente projetado para alterar o estado de coisas no mundo (Simon, 1996).
March e Smith (1995) propuseram quatro categorias originais de artefatos. Gregor e Hevner (2013) acrescentaram uma quinta, ao incorporar as design theories como produto legítimo de pesquisa em design.
Vocabulário e conceitos que estruturam um domínio de problema e solução.
Representações abstratas que descrevem relações entre constructs.
Procedimentos, algoritmos ou heurísticas para executar uma tarefa.
Implementações funcionais (sistemas, protótipos) que operam no ambiente real.
Teorias prescritivas sobre como projetar artefatos para classes de problemas.
Nota: a quinta categoria foi explicitada por Gregor e Hevner (2013) ao argumentarem que o avanço cumulativo da DSR requer abstração para além da instância concreta.
Hevner et al. (2004) propuseram diretrizes normativas para conduzir e avaliar pesquisa em DSR. Cada diretriz endereça uma exigência específica de rigor ou relevância.
Toda pesquisa DSR deve produzir um artefato viável (construct, modelo, método ou instanciação).
O objetivo é desenvolver soluções baseadas em tecnologia para problemas de negócio importantes e ainda não resolvidos.
A utilidade, qualidade e eficácia do artefato precisam ser demonstradas por métodos de avaliação rigorosos.
A pesquisa deve oferecer contribuições claras e verificáveis nas áreas do artefato, dos fundamentos ou das metodologias de design.
Métodos rigorosos devem ser aplicados na construção e na avaliação do artefato.
O design é um processo iterativo de busca por uma solução eficaz, usando meios disponíveis para atingir fins desejados sob restrições.
Os resultados devem ser comunicados de forma eficaz tanto a audiências orientadas à tecnologia quanto à gestão.
Enquanto Hevner et al. (2004) prescrevem o que uma pesquisa DSR deve atender, Peffers et al. (2007) operacionalizam o como. A DSRM organiza a condução da pesquisa em seis atividades sequenciais, com quatro pontos de entrada possíveis conforme a origem da motivação.
Definir o problema específico e justificar o valor da solução.
Inferir objetivos qualitativos ou quantitativos a partir do problema.
Construir o artefato e determinar sua funcionalidade e arquitetura.
Demonstrar o uso do artefato para resolver instâncias do problema.
Observar e medir o quão bem o artefato suporta a solução do problema.
Comunicar o problema, o artefato, sua utilidade, rigor e novidade.
Em complemento às diretrizes de 2004, Hevner (2007) propôs uma visão de três ciclos articulados que devem estar presentes em qualquer pesquisa DSR. A ausência de qualquer um dos ciclos compromete a integridade do paradigma.
Conecta o ambiente de aplicação à atividade de pesquisa: fornece requisitos e recebe artefatos para teste de campo.
Ciclo interno e iterativo entre construir o artefato e avaliá-lo, refinando a solução em sucessivas versões.
Conecta a pesquisa à base de conhecimento: importa teorias e métodos validados, devolve novas contribuições.
Gregor e Hevner (2013) propuseram uma matriz 2×2 que cruza a maturidade da solução conhecida com a maturidade do domínio do problema. A matriz orienta o pesquisador a posicionar sua contribuição e a justificar por que ela merece ser publicada.
Adaptar uma solução já conhecida para um problema em novo domínio.
Solução radicalmente nova para problema inédito. Alto risco, alta contribuição.
Aplicação de soluções consolidadas a problemas conhecidos. Não configura contribuição de pesquisa.
Solução nova ou mais eficiente para problema já estudado. Contribuição mais comum em DSR.
Eixo horizontal: maturidade da solução. Eixo vertical: maturidade do domínio do problema. O quadrante "design rotineiro" cai fora do escopo de DSR (Gregor & Hevner, 2013).
Para situar DSR no campo da pesquisa em Administração e Sistemas de Informação, conviene compará-la com paradigmas de pesquisa comportamental e action research.
| Critério | DSR | Pesquisa comportamental | Action Research |
|---|---|---|---|
| Objetivo | Construir e avaliar artefato útil | Descrever, explicar, predizer fenômenos | Resolver problema real com participação dos envolvidos |
| Saída primária | Artefato + design knowledge | Teoria empiricamente testada | Intervenção + aprendizado organizacional |
| Critério de avaliação | Utilidade, qualidade, eficácia | Validade interna e externa, confiabilidade | Resolução do problema e mudança gerada |
| Postura epistemológica | Pragmática (Simon, 1996) | Positivista ou interpretativa | Construtivista, participativa |
| Iteração | Ciclos build–evaluate | Tipicamente sequencial | Ciclos plan–act–observe–reflect |
Síntese baseada em March e Smith (1995), Hevner et al. (2004) e Gregor e Hevner (2013). A literatura registra debates sobre fronteiras entre DSR e action research; Iivari e Venable (2009) discutem similaridades e diferenças relevantes para pesquisadores que combinam as duas abordagens.
Gregor, S., & Hevner, A. R. (2013). Positioning and presenting design science research for maximum impact. MIS Quarterly, 37(2), 337–355. https://doi.org/10.25300/MISQ/2013/37.2.01
Hevner, A. R. (2007). A three cycle view of design science research. Scandinavian Journal of Information Systems, 19(2), Article 4. https://aisel.aisnet.org/sjis/vol19/iss2/4
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75–105. https://doi.org/10.2307/25148625
Iivari, J., & Venable, J. (2009). Action research and design science research: Seemingly similar but decisively dissimilar. In 17th European Conference on Information Systems (ECIS 2009).
March, S. T., & Smith, G. F. (1995). Design and natural science research on information technology. Decision Support Systems, 15(4), 251–266. https://doi.org/10.1016/0167-9236(94)00041-2
Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302
Simon, H. A. (1996). The sciences of the artificial (3rd ed.). MIT Press. (Trabalho original publicado em 1969)
Venable, J., Pries-Heje, J., & Baskerville, R. (2016). FEDS: A framework for evaluation in design science research. European Journal of Information Systems, 25(1), 77–89. https://doi.org/10.1057/ejis.2014.36
Este material sintetiza marcos teóricos consolidados e omite debates ativos na literatura, entre os quais: a tensão entre DSR e Action Design Research (Sein, Henfridsson, Purao, Rossi & Lindgren, 2011); critérios de avaliação ex ante vs. ex post discutidos por Venable, Pries-Heje e Baskerville (2016); e a discussão sobre o que constitui uma "teoria de design" suficientemente abstrata para fins cumulativos. Cabe ao pesquisador retornar às fontes primárias antes de fundamentar decisões metodológicas em sua tese.
Versão 1.0 · 02 jun. 2026 · Compilado a partir de fontes primárias verificadas em DOI.